24 | 实践你的理论:数据驱动最终就是用结果说话
郭炜
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
数据给你一双看透本质的眼睛,这里是《数据分析思维课》,我是郭炜。
前面给你讲了怎样确定好问题、采集好数据、写好一个故事广为传播,现在到了最关键的一环:实践前面的数据理论。
过去在做数据驱动决策的时候,我们往往会采用自上而下的执行方式,也就是汇报之后让老板先进行决策,然后再推动全公司的全面变革。但是这种方式往往会面临巨大的风险,但凡前面的某一个环节出现一些偏差(或者对于业务的认知出现一些问题),就会差之毫厘,谬以千里。为了避免这种风险,往往各部门会基于一份报告反复论证,但最后等论证结果出来,当时数据假设的时间已经错过了。
所以现在进行数据驱动实践的时候,都会采用一种方法叫做“精益”的方法。“精”就是少投入、少耗资源、少花时间,尤其减少不可再生的资源的投入和耗费;“益”就是多产出经济效益,实现企业的升级目标。
精益的方法
精益的方法简单来讲,就是你在进行数据实践时不要选一个巨大的目标,而是去选择一系列快速的实验,小步快跑来迭代验证你的数据理论。
这里最核心的部分就是要“快节奏”。只有快了,数据实验的量才能够上去,才会避免一些数据偏差。不要想着憋大招,进行一个巨大的流程或者产品方面的修改,这样很容易当时间都过去之后,才发现方向的错误。
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数据驱动决策是企业发展的关键环节,本文介绍了数据驱动实践的重要性和方法。首先强调了采用“精益”方法进行数据实践,即选择一系列快速的实验,小步快跑来迭代验证数据理论。同时,提出了创新扩散模型,指导如何推广新的想法,从创新者开始逐步推广至后期大众和迟缓者。此外,文章还介绍了理性行为理论,强调通过大量沟通影响相关部门对数据实验的认知和态度,形成公司内部的规范,从而推动数据驱动实践的落地。整体思维落地的过程被称为“数据精益”,这一方法从整个企业的视角描述了整体数据驱动的过程。文章还提到了在数据实验过程中的难度和挑战,强调了持续进行实验和迭代的重要性,同时警示避免“数据确认谬误”,强调数据分析的诚实、公平、可信。最后,强调了数据驱动的最终目标是用结果说话,需要坚信数据分析的方法可以帮助企业和个人生活去有效提高,并强调了沟通和尊重的重要性。整体而言,本文提供了丰富的数据驱动实践方法和经验,对于希望在企业中推动数据驱动决策的读者具有重要的参考价值。
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- geigei这节课的两个模型让我有种如梦初醒的感觉,这也是一直困扰我的问题今天找到了钥匙。创新扩散模型:找到实践创新的突破口,理性行为理论:如何从想法-行动。太厉害了 没想到一个理科生知道这么多管理方面的东西,是不是职位越高,越是文理融合呢
作者回复: 持续学习,持续进步,选择做管理的方向更要一直学习!
2021-10-293 - 80分这节课的两个模型对我很有启发。创新扩散模型让我知道推动创新时该去哪里找突破口;理性行为理论则让我看到了人的行动事如何产生的,以及受到哪些因素影响。2021-09-286
- 范感谢老师分享,这篇内容也是也是项目和产品的推广手册,其中的几个方法对于工作也很大的借鉴意义。 关于数据,有两个心得:1.很多时候业务部门是看不懂数据的,即使汇报沟通也不会有太明显效果。2.数据分析的过程,不在于技术多牛,更多的依赖于业务的熟悉。2021-09-2713
- 数据分析星球读了老师的文章才真正明白精益的核心,以最小成本和最快速度迭代,先拿到结果再争取资源扩大。这种自下而上的方式,相对于自上而下的旨意下达更有说服力,且不容易出现重大失误。所以突破口在于,要找到你的第一个“客户”,有兴趣和你一起去用数据迭代的“客户”,有了这样一个demo,以后的数据驱动的理念就可以在公司范围内布道。2022-11-14归属地:安徽1
- 之江一个迭代(Srpint) 应该是Sprint吧?2022-07-121
- 静渊有个疑问,就是创新扩散模型(或者说技术采纳周期)在早起市场和主流市场是有鸿沟的,大部分创新公司也卡在这里,如果创新者和早期采纳者都接受了,但跨越鸿沟和早期大众的这道坎迈步过去,在公司里推进受阻,一般怎么解决?理性行为理论挺有启发的,认知和行为之间有落地距离,之前想的是福格行为模型:动机+能力+触发。2023-09-21归属地:广东
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